최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 경북대학교 KyungPook National University |
---|---|
연구책임자 | 이연정 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014228 |
과제고유번호 | 1711127762 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-25 |
키워드 | 손 재활.딥러닝.멀티모달.근전도.광학식 힘 센서.Hand rehabilitation.Deep learning.Multimodal.EMG.Optical force sensor. |
□ 연구개요
손 재활·평가 시스템의 정확한 손 자세 인식을 위하여 근전도와 kinematic 데이터 등 time-domain 신호의 2D 변환 및 융합을 통한 멀티모달 딥러닝 기술개발을 연구함. 멀티모달 신호 학습을 위한 early-fusion 알고리즘 개발을 통해50개 동작에 대한 인식률 90%, 기본 12가지 동작에 대한 98% 인식률 목표를 달성함. 다양한 모션의 정량적 손 재활·평가를 위한 광학식 힘 센서 및 검증 시스템을 개발함.
□ 연구 목표대비연구결과
1. 멀티모달 딥러닝을 통한 손 동작 인식률
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.